스켈레톤 데이터를 이용한 근골격계 질환 유발자세 감지
Architectural Engineering
3조 / 채승엽, 김태은, 김윤선, 김태정
건설업은 수작업으로 진행됨에 따라 건설 작업자의 노동력 의존 비중이 매우 높으며 근골격계 부상이 자주 발생한다. 한국산업안전보건공단에 따르면 건설업에서 발생한 작업관련성 질병 중 근골격계 질환은 2,149건 중 2,063건으로 95%에 달하며, 그 중 신체부담작업은 63.5%를 차지한다. 이 질환의 원인은 무리한 힘의 사용, 부적절한 작업자세, 반복적인 동작이다. 전문가 관찰 및 분석 결과 중량물 작업에 근골격계 요인이 최다 도출되었다.
중량물을 들어올리고 내리는 작업 상황에서의 허리 통증과 관련된 근골격계 유발 위험 자세를 정의 후 이를 인식하는 모델을 개발하는 것을 연구 범위로 하였다.
구글에서 제공하는 AI 프레임 워크인 미디어파이프를 사용하였다.
작업자가 무릎을 편 상태, 한 손, 대상과 멀리 떨어진 상태에서 물체를 들어올리는 자세의 각 노드를 스켈레톤이 이루고 있는 각도를 분석하여 인식하도록 하였다.
반복 실험을 통해 정의한 인식 각도를 대입한 모델을 개발한 후 성능 평가 진행 후 인식 성능을 개선하기 위해 인식 각도의 값을 포괄적으로 조정후 성능 개선이 완료된 모델을 다른 각도와 다른 거리에서 적용 후 성능 평가를 진행하였다.
